Avaliação automática de mapas conceituais para identificar indícios de aprendizagem significativa.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Boss, Silvio Luiz Bragatto
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38960
Resumo: A avaliação de mapas conceituais é um processo complexo e muitos desafios existem atualmente, principalmente quando se pretende automatizar a avaliação de mapas, que deve permitir a criação de mecanismos para verificar possíveis alterações na estrutura cognitiva do aprendiz, bem como fornecer informações sobre o processo de aquisição de novos conhecimentos. A avaliação de mapas requer a análise estrutural e semântica para avaliar a correção das proposições, como proposto em vários trabalhos na literatura, contudo, essas avaliações não consideram certos aspectos cognitivos do aprendiz durante a construção do seu conhecimento. Neste sentido, é importante observar o processo de construção do mapa, pois através deste é possível identificar aspectos relacionados à aprendizagem significativa, como os processos cognitivos da diferenciação progressiva e reconciliação integrativa da teoria de Ausubel e outros aspectos cognitivos, como dificuldades de construções conceituais e erros conceituais cometidos pelos aprendizes durante a construção do seu conhecimento. A combinação da avaliação da correção das proposições e dos aspectos cognitivos identificados durante o processo de construção do mapa permitem identificar indícios relacionados à qualidade da aprendizagem. Esta tese de doutorado propõe um framework conceitual, para a construção de sistemas computacionais, que fornece um arcabouço sobre a organização e estruturação da avaliação de mapas conceituais para automatização da avaliação. Para a concepção do framework, desenvolvemos um modelo e um método para avaliação qualitativa e quantitativa de mapas conceituais que considera análise estrutural e semântica bem como o processo de construção de mapas, propondo critérios para identificar indícios de aprendizagem mecânica, significativa e não-aprendizagem. Nesta pesquisa, exploramos indícios de aprendizagem através de estudos de casos, que foram também utilizados como provas de conceito do método de avaliação de mapas proposto.
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A avaliação de mapas requer a análise estrutural e semântica para avaliar a correção das proposições, como proposto em vários trabalhos na literatura, contudo, essas avaliações não consideram certos aspectos cognitivos do aprendiz durante a construção do seu conhecimento. Neste sentido, é importante observar o processo de construção do mapa, pois através deste é possível identificar aspectos relacionados à aprendizagem significativa, como os processos cognitivos da diferenciação progressiva e reconciliação integrativa da teoria de Ausubel e outros aspectos cognitivos, como dificuldades de construções conceituais e erros conceituais cometidos pelos aprendizes durante a construção do seu conhecimento. A combinação da avaliação da correção das proposições e dos aspectos cognitivos identificados durante o processo de construção do mapa permitem identificar indícios relacionados à qualidade da aprendizagem. Esta tese de doutorado propõe um framework conceitual, para a construção de sistemas computacionais, que fornece um arcabouço sobre a organização e estruturação da avaliação de mapas conceituais para automatização da avaliação. Para a concepção do framework, desenvolvemos um modelo e um método para avaliação qualitativa e quantitativa de mapas conceituais que considera análise estrutural e semântica bem como o processo de construção de mapas, propondo critérios para identificar indícios de aprendizagem mecânica, significativa e não-aprendizagem. Nesta pesquisa, exploramos indícios de aprendizagem através de estudos de casos, que foram também utilizados como provas de conceito do método de avaliação de mapas proposto.The evaluation of concept maps is a complex process and many challenges currently exist,especially when it comes to automating the evaluation of maps, which should allow the creation of mechanisms to verify possible changes in the learner's cognitive structure, as well as providing information about the process of acquisition of new knowledge. Map evaluation requires structural and semantic analysis to evaluate the correctness of propositions, as proposed in several works in the literature, however, these evaluations do not consider certain cognitive aspects during the construction of learner's knowledge. In this sense, it is important to observe the map construction process, as through this it is possible to identify aspects related to meaningful learning, such as the cognitive processes of progressive differentiation and integrative reconciliation of Ausubel's theory and other cognitive aspects, such as difficulties in conceptual constructions and conceptual errors made by learners during the construction of their knowledge. The combination of evaluating the correctness of the propositions and the cognitive aspects identified during the map construction process allows us to identify signs related to the quality of learning. This thesis proposes a conceptual framework for the construction of computational systems, which provides the organization and structuring of the evaluation of concept maps to automate the evaluation. For conception of the framework, we developed a model and a method for qualitative and quantitative evaluation of concept maps that considers structural and semantic analysis as well as the map construction process, proposing criteria to identify signs of rote, meaningful and non-learning learning. In this research, we explored signs of learning through case studies, which were also used as proofs of concept for the proposed map evaluation method.Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico, FAADCT/PRporUniversidade Federal da BahiaPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PGCOMP) UFBABrasilInstituto de MatemáticaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMapsComputer systemsLearningCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOMapasSistemas computacionaisAprendizagemAvaliação automática de mapas conceituais para identificar indícios de aprendizagem significativa.Automatic assessment of concept maps to identify evidence of meaningful learning.Doutoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAndrade, Aline Maria Santoshttps://orcid.org/0000-0002-9926-9303http://lattes.cnpq.br/0612005197639506Matos, Ecivaldo de Souzahttps://orcid.org/0000-0002-3294-8950http://lattes.cnpq.br/6875886650307656Matos, Ecivaldo de Souza MatosAndrade, Aline Maria Santoshttps://orcid.org/0000-0002-9926-9303http://lattes.cnpq.br/0612005197639506Silva de Menezes, Credinéhttp://lattes.cnpq.br/5454484334693909Alves, Lynn Rosalina Gamahttps://orcid.org/0000-0003-3688-3506http://lattes.cnpq.br/2226174429595901Souza, Marlo Vieira dos Santos ehttps://orcid.org/0000-0002-5373-7271http://lattes.cnpq.br/8734792579019380Cury, Davidsonhttp://lattes.cnpq.br/9575037824966283http://lattes.cnpq.br/6875886650307656https://orcid.org/0000-0002-3294-8950https://orcid.org/0009-0000-9968-4665http://lattes.cnpq.br/5805926452305147Boss, Silvio Luiz Bragattoreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALtese_final_aprovada_sigaa.pdftese_final_aprovada_sigaa.pdfapplication/pdf9017699https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/38960/1/tese_final_aprovada_sigaa.pdfc1597143c321674d086101a15e238763MD51open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/38960/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1720https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/38960/3/license.txtd9b7566281c22d808dbf8f29ff0425c8MD53open accessri/389602024-01-31 11:51:09.001open accessoai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322024-01-31T14:51:09Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false
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